2023年7月，上海科学技术出版社出版了华中科技大学生命科学与技术学院宁康教授主编的《AI赋能的微生物组大数据挖掘：方法与应用》一书。该书是以宁康教授带领其教学团队编撰而成。

随着人们对微生物越来越深入的了解，有关微生物群落的基础研究及其在健康、环境等领域的应用研究的重要性愈发凸显。然而，目前国内微生物组学大数据挖掘方面的相关书籍十分欠缺。本书基于微生物组数据整理和整合、微生物组数据挖掘方法、微生物组数据挖掘案例等多方面，较为全面地介绍了21世纪前20年微生物组研究中有关数据分析挖掘和转化应用方面的知识与进展。

图1. 《AI赋能的微生物组大数据挖掘：方法与应用》一书封面和简要内容的介绍。

本书通过理论联系实际的方法，介绍了微生物组大数据挖掘有关知识，主要包括：1）微生物组大数据及其主流分析方法：从微生物组大数据的特点出发，论述了其不同数据类型所对应的具体分析流程以及常用的数据库、软件等资源。2）微生物组大数据挖掘：概述了大数据挖掘中深度学习、人工智能等基础知识，同时总结了目前大数据挖掘的主流方法及其发展瓶颈问题，并详细的阐述了在微生物组大数据挖掘中的人工智能方法。3）微生物组大数据的应用：基于微生物组大数据在不同领域中的应用，基于宿主环境、人体微生物、环境和工程领域三个模块分别例举了近年来的优秀研究实例。最后，对于微生物组大数据挖掘的发展趋势和未来态势进行展望。

该书在编撰过程中十分注重“立德树人”和“实事求是”的教学思想。本书展示了许多微生物组大数据挖掘相关的创新研究工作，其中数十项均来自于中国学者。通过学习这些杰出工作，不但可以增强科研知识水平，也有助于提高中国读者的文化自信，激励大家在日益蓬勃的科研氛围之下踏实奋进、开拓创新，全身心的投入到科研工作中。该书面世以来，被各大专业网站和媒体高度评价，如被当当网评价为“一部具有微生物学与生物信息学学科交叉特色，全面介绍微生物组大数据挖掘方法与应用的学术专著。”

近年来，宁康教授带领的教学团队，针对当前国内大学本科生和研究生阶段的生物信息学、生物统计学等领域面临众多问题，集中力量出版了一系列教材，包括《生物统计学：生物大数据的概率统计模型与机器学习方法》、《生物统计学习题集》，以及英文教材《Traditional Chinese Medicine and diseases: An omics big-data mining perspective》和《Methodologies of Multi-Omics Data Integration and Data Mining》（均为Springer出版社出版），其中《生物统计学：生物大数据的概率统计模型与机器学习方法》是我院获批校级“十四五”本科规划教材建设目录8本中的一本。这些教材作为《生物信息学》、《生物统计学》、《生物学及其前沿》等课程的教学辅导教材并获得好评。

图2. 已出版的系列教材《生物统计学：生物大数据的概率统计模型与机器学习方法》（a）、《生物统计学习题集》（b）、《Traditional Chinese Medicine and diseases: An omics big-data mining perspective》（c）和《Methodologies of Multi-Omics Data Integration and Data Mining》（d）封面。

学院高度重视教育教学教材建设，为适应高等教育创新发展的新趋势，深化“十四五”期间高校教育教学改革与双一流建设，打造符合本科生教学需求的高质量课程与教材，学院于2020年承办第四届“中国高校生物学一流学科建设联盟”会议之教育教学研讨会以来，已出版《医学图像处理-第二版》、《生物医学材料学-材料生物学》、《发酵工程原理与技术》、《酶工程》国家级等新形态教材13本。学院将出版更多具有世界影响力的新形态教材，打造系列特色优质一流课程。